An architecture for secure data management in medical research and aided diagnosis

Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. 5032V01[Resumo] O Regulamento Xeral de Proteccion de Datos (GDPR) implantouse o 25 de maio de 2018 e considerase o desenvolvemento mais importante na regulacion da privacidade de datos dos ultimos 20 anos. As multas fortes definense por violar esas regras e non e algo que os centros sanitarios poidan permitirse ignorar. O obxectivo principal desta tese e estudar e proponer unha capa segura/integracion para os curadores de datos sanitarios, onde: a conectividade entre sistemas illados (localizacions), a unificacion de rexistros nunha vision centrada no paciente e a comparticion de datos coa aprobacion do consentimento sexan as pedras angulares de a arquitectura controlar a sua identidade, os perfis de privacidade e as subvencions de acceso. Ten como obxectivo minimizar o medo a responsabilidade legal ao compartir os rexistros medicos mediante o uso da anonimizacion e facendo que os pacientes sexan responsables de protexer os seus propios rexistros medicos, pero preservando a calidade do tratamento do paciente. A nosa hipotese principal e: os conceptos Distributed Ledger e Self-Sovereign Identity son unha simbiose natural para resolver os retos do GDPR no contexto da saude? Requirense solucions para que os medicos e investigadores poidan manter os seus fluxos de traballo de colaboracion sen comprometer as regulacions. A arquitectura proposta logra eses obxectivos nun ambiente descentralizado adoptando perfis de privacidade de datos illados.[Resumen] El Reglamento General de Proteccion de Datos (GDPR) se implemento el 25 de mayo de 2018 y se considera el desarrollo mas importante en la regulacion de privacidad de datos en los ultimos 20 anos. Las fuertes multas estan definidas por violar esas reglas y no es algo que los centros de salud puedan darse el lujo de ignorar. El objetivo principal de esta tesis es estudiar y proponer una capa segura/de integración para curadores de datos de atencion medica, donde: la conectividad entre sistemas aislados (ubicaciones), la unificacion de registros en una vista centrada en el paciente y el intercambio de datos con la aprobacion del consentimiento son los pilares de la arquitectura propuesta. Esta propuesta otorga al titular de los datos un rol central, que le permite controlar su identidad, perfiles de privacidad y permisos de acceso. Su objetivo es minimizar el temor a la responsabilidad legal al compartir registros medicos utilizando el anonimato y haciendo que los pacientes sean responsables de proteger sus propios registros medicos, preservando al mismo tiempo la calidad del tratamiento del paciente. Nuestra hipotesis principal es: .son los conceptos de libro mayor distribuido e identidad autosuficiente una simbiosis natural para resolver los desafios del RGPD en el contexto de la atencion medica? Se requieren soluciones para que los medicos y los investigadores puedan mantener sus flujos de trabajo de colaboracion sin comprometer las regulaciones. La arquitectura propuesta logra esos objetivos en un entorno descentralizado mediante la adopcion de perfiles de privacidad de datos aislados.[Abstract] The General Data Protection Regulation (GDPR) was implemented on 25 May 2018 and is considered the most important development in data privacy regulation in the last 20 years. Heavy fines are defined for violating those rules and is not something that healthcare centers can afford to ignore. The main goal of this thesis is to study and propose a secure/integration layer for healthcare data curators, where: connectivity between isolated systems (locations), unification of records in a patientcentric view and data sharing with consent approval are the cornerstones of the proposed architecture. This proposal empowers the data subject with a central role, which allows to control their identity, privacy profiles and access grants. It aims to minimize the fear of legal liability when sharing medical records by using anonymisation and making patients responsible for securing their own medical records, yet preserving the patient’s quality of treatment. Our main hypothesis is: are the Distributed Ledger and Self-Sovereign Identity concepts a natural symbiosis to solve the GDPR challenges in the context of healthcare? Solutions are required so that clinicians and researchers can maintain their collaboration workflows without compromising regulations. The proposed architecture accomplishes those objectives in a decentralized environment by adopting isolated data privacy profiles

A web portal for Portuguese brain imaging network

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaA Imagiologia Cerebral (IC) está na fronteira entre a neurologia, engenharia e física. écnicas de imagens médicas multimodais, tais como a Ressonância Magnética (MRI e fMRI) e Espectroscopia (MRS), Tomografia Computadorizada por Emissão de Fotões/Positrões (SPECT/PET), entre outros, são emergentes ferramentas de pesquisa médica que pode fornecer informações valiosas para o diagnóstico de doenças do cérebro. Eletroencefalograma de alta resolução (HR-EEG), técnicas para sincronizar e fundir seus resultados de análise e várias técnicas de imagem são também parte de IC. Em Portugal, dado o facto que a maioria das áreas relacionadas com IC (por exemplo, medicina, engenharia ou física) são assuntos de investigação em muitos grupos de P&D, um consórcio de universidades de Aveiro, Coimbra, Minho e Porto criou a Rede Nacional de Imagiologia Funcional Cerebral (RNIFC). A RNIFC é uma associação sem fins lucrativos que foi formalizada e assinada em fevereiro de 2009. Actualmente, com o suporte de sistemas digitais para armazenar imagens médicas, é possível partilhar dados entre essas instituições para melhorar o diagnóstico, e permitir investigações entre a comunidade médica de diferentes instituições. O principal objectivo desta dissertação é descrever a implementação dos serviços de sistemas de informação essenciais para a Brain Imaging Network (BIN) que suportam actualmente o RNIFC acessível através do Portal BIN, o principal ponto de entrada para a BING. O Portal BIN permite aos pesquisadores na comunidade BING espalhadas pelo país e no estrangeiro, quer para solicitar o acesso a instrumentos científicos ou para recuperar os seus casos e executar as suas análises. ABSTRACT: Brain Imaging is in the frontier between neurology, engineering and physics. Multimodal medical imaging techniques, such as Magnetic Resonance Imaging (MRI and fMRI) and Spectroscopy (MRS), Single Photon/Positron Emitting Tomography (SPECT/PET) among others, are emergent medical research tools that can provide valuable information for diagnosis of brain diseases. High-resolution electroencephalogram (HR-EEG), techniques for synchronizing and fuse its analysis results and several imaging techniques are also part of BI. In Portugal, given fact that most of the BI related areas (e.g. medical, engineering or physics) are subjects of research in many R&D groups, a consortium of the universities of Aveiro, Coimbra, Minho and Porto created the National Functional Brain Imaging Network (RNIFC). The RNIFC is a non-profitable association that was formalized and signed in February 2009. Currently, with the support of digital systems to store medical images, it is possible to share data among these institutions to improve diagnosis, and allow investigations by the medical community among different institutions. The main objective of this thesis is to describe the implementation of the essential Brain Imaging Network (BIN) information systems services that currently support the RNIFC accessible through the BIN Portal, the main entry point for the BING. BIN Portal enables researchers in the BING community scattered along the country and abroad either to apply for access to the scientific instruments or to retrieve their cases and run their analysis

Plataforma de mediação para a inserção de dados em hadoop

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaData has always been one of the most valuable resources for organizations. With it we can extract information and, with enough information on a subject, we can build knowledge. However, it is first needed to store that data for later processing. On the last decades we have been assisting what was called “information explosion”. With the advent of the new technologies, the volume, velocity and variety of data has increased exponentially, becoming what is known today as big data. Telecommunications operators gather, using network monitoring equipment, millions of network event records, the Call Detail Records (CDRs) and the Event Detail Records (EDRs), commonly known as xDRs. These records are stored and later processed to compute network performance and quality of service metrics. With the ever increasing number of telecommunications subscribers, the volume of generated xDRs needing to be stored and processed has increased exponentially, making the current solutions based on relational databases not suited any more and so, they are facing a big data problem. To handle that problem, many contributions have been made on the last years that have resulted in solid and innovative solutions. Among them, Hadoop and its vast ecosystem stands out. Hadoop integrates new methods of storing and process high volumes of data in a robust and cost-effective way, using commodity hardware. This dissertation presents a platform that enables the current systems inserting data into relational databases, to keep doing it transparently when migrating those to Hadoop. The platform has to, like in the relational databases, give delivery guarantees, support unique constraints and, be fault tolerant. As proof of concept, the developed platform was integrated with a system specifically designed to the computation of performance and quality of service metrics from xDRs, the Altaia. The performance tests have shown the platform fulfils and exceeds the requirements for the insertion rate of records. During the tests the behaviour of the platform when trying to insert duplicated records and when in failure scenarios have also been evaluated. The results for both situations were as expected.“Dados” sempre foram um dos mais valiosos recursos das organizações. Com eles pode-se extrair informação e, com informação suficiente, pode-se criar conhecimento. No entanto, é necessário primeiro conseguir guardar esses dados para posteriormente os processar. Nas últimas décadas tem-se assistido ao que foi apelidado de “explosão de informação”. Com o advento das novas tecnologias, o volume, velocidade e variedade dos dados tem crescido exponencialmente, tornando-se no que é hoje conhecido como big data. Os operadores de telecomunicações obtêm, através de equipamentos de monitorização da rede, milhões de registos relativos a eventos da rede, os Call Detail Records (CDRs) e os Event Detail Records (EDRs), conhecidos como xDRs. Esses registos são armazenados e depois processados para deles se produzirem métricas relativas ao desempenho da rede e à qualidade dos serviços prestados. Com o aumento dos utilizadores de telecomunicações, o volume de registos gerados que precisam de ser armazenados e processados cresceu exponencialmente, inviabilizando as soluções que assentam em bases de dados relacionais, estando-se agora perante um problema de big data. Para tratar esse problema, múltiplas contribuições foram feitas ao longo dos últimos anos que resultaram em soluções sólidas e inovadores. De entre elas, destaca-se o Hadoop e o seu vasto ecossistema. O Hadoop incorpora novos métodos de guardar e tratar elevados volumes de dados de forma robusta e rentável, usando hardware convencional. Esta dissertação apresenta uma plataforma que possibilita aos actuais sistemas que inserem dados em bases de dados relacionais, que o continuem a fazer de forma transparente quando essas migrarem para Hadoop. A plataforma tem de, tal como nas bases de dados relacionais, dar garantias de entrega, suportar restrições de chaves únicas e ser tolerante a falhas. Como prova de conceito, integrou-se a plataforma desenvolvida com um sistema especificamente desenhado para o cálculo de métricas de performance e de qualidade de serviço a partir de xDRs, o Altaia. Pelos testes de desempenho realizados, a plataforma cumpre e excede os requisitos relativos à taxa de inserção de registos. Durante os testes também se avaliou o seu comportamento perante tentativas de inserção de registos duplicados e perante situações de falha, tendo o resultado, para ambas as situações, sido o esperado

Mechanism and Convergence Analysis of a Multi-Robot Swarm Approach Based on Natural Selection

The Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) is an evolutionary algorithm that extends the Particle Swarm Optimization (PSO) using natural selection, or survival-of-the-fittest, to enhance the ability to escape from local optima. An extension of the DPSO to multi-robot applications has been recently proposed and denoted as Robotic Darwinian PSO (RDPSO), benefiting from the dynamical partitioning of the whole population of robots. Therefore, the RDPSO decreases the amount of required information exchange among robots, and is scalable to large populations of robots. This paper presents a stability analysis of the RDPSO to better understand the relationship between the algorithm parameters and the robot’s convergence. Moreover, the analysis of the RDPSO is further extended for real robot constraints (e.g., robot dynamics, obstacles and communication constraints) and experimental assessment with physical robots. The optimal parameters are evaluated in groups of physical robots and a larger population of simulated mobile robots for different target distributions within larger scenarios. Experimental results show that robots are able to converge regardless of the RDPSO parameters within the defined attraction domain. However, a more conservative parametrization presents a significant influence on the convergence time. To further evaluate the herein proposed approach, the RDPSO is further compared with four state-of-the-art swarm robotic alternatives under simulation. It is observed that the RDPSO algorithm provably converges to the optimal solution faster and more accurately than the other approaches.info:eu-repo/semantics/publishedVersio